车辆行人检测数据集 数据集概述: -YOLO格式标注,直接适用于YOLO模型训练 -样本数量:训练集:5000,验证集:5000测试集 10000未标注 -目标类别:行人、骑自行车的人、汽车、卡车、有轨电车、三轮车 -'Pedestrian', 'Cyclist', 'Car', 'Truck', 'Tram', 'Tricycle' SODA10M车辆行人检测数据集 数据集描述 SODA10M...
红外道路车辆行人检测数据集 (Infrared Road Vehicle and Pedestrian Detection Dataset) 数据集概述 该数据集专为训练和评估基于YOLO系列目标检测模型(包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7等)而设计,旨在帮助研究人员和开发者创建能够高效识别红外图像中的道路车辆和行人的系统。通过使用这个数据集,可以开发出适用于夜间或低光照...
YOLOv8[1]通过引入更加复杂的网络结构和优化算法,大幅提高了在多种标准数据集上的检测性能,成为行人和车辆检测研究中的重要工具。同时,Transformer模型的引入为对象检测提供了新的视角。ViT(Vision Transformer)在图像分类任务上的成功激发了研究者将其应用于对象检测领域,通过引入自注意力机制,ViT能够更好地捕捉图像中...
在开发基于YOLOv8/v7/v6/v5的行人车辆检测与计数系统中,我们面临着一系列挑战和问题,需要通过创新的技术解决方案来克服。这一系统的开发旨在提供一个高效、准确且用户友好的行人和车辆检测工具,具体挑战和解决方案如下: 行人和车辆检测的准确性与速度行人车辆检测系统的核心挑战在于如何同时保证高准确率和高速度的目...
【目标检测数据集】无人机拍摄行人车辆数据集8426张10类别VOC+YOLO格式,数据集格式:PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件):“遮阳三轮车”、“自行车”、“公共汽车”=185773。
Yolov5无人机俯视视角下的车辆和行人目标检测数据集, 问题描述无人驾驶飞机简称“无人机”,是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。搭载图像设备的无人机在高空航拍、区域巡视、军事侦查等方面有广泛应用。2018年9月,世界海关组织协调制度委员
在本篇博客中,我们深入探讨了基于YOLOv8/v7/v6/v5的行人车辆检测与计数系统。这一系统的核心采用了YOLOv8技术,并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5的算法来进行性能指标的对比分析。我们详细阐述了国内外的研究现状、数据集处理方式、算法的基本原理、模型的构建与训练过程,
Constellation是由哥伦比亚大学构建的一个城市交叉路口高空物体检测基准数据集。该数据集包含13,314张高清图像,这些图像都带有行人和车辆的人工标注边界框,数据采集自纽约市某交叉路口的高海拔摄像头,覆盖了黎明、白天、雨天和夜晚等多种时间条件。该数据集特别关注小目标检测问题,如数十米高空中观察到的行人。Constellati...
目标检测是计算机视觉领域的重要组成部分,为智能交通和自动驾驶提供了核心技术支持。车辆和行人的实时检测对于实现安全的自动驾驶至关重要。因此,开发高效的目标检测算法是保障交通安全和顺畅的重要基础。 3.数据集介绍: 本系统所使用的数据集包括训练集(8000张)、验证集(1000张)和测试集(1000张)。数据标签采用YOLO模...
红外人车检测数据集 (Infrared Pedestrian and Vehicle Detection Dataset) 数据集描述 本数据集旨在支持在红外图像中进行行人和车辆的目标检测任务。数据集特别适用于智能交通系统、自动驾驶技术以及夜间或低光照条件下的目标检测。通过使用该数据集训练的目标检测模型可以帮助提高在不同光照条件下的目标识别能力,特别是在...